Whalesbook
इन्फ्रास्ट्रक्चरचा विरोधाभास
कृत्रिम बुद्धिमत्तेसाठी (Artificial Intelligence - AI) कंपन्यांचा उत्साह जुन्या IT सिस्टीम्समुळे (IT stacks) मावळत आहे. AI साठी प्रतिभा किंवा बजेटची कमतरता हे खरे आव्हान नसून, खरी समस्या हार्डवेअर आणि लॉजिकल आर्किटेक्चरमध्ये आहे. ज्या कंपन्यांच्याकडे अजूनही जुने डेटा सेंटर्स (data centers) आहेत, त्यांना जनरेटिव्ह AI (Generative AI) साठी केवळ सॉफ्टवेअर इन्स्टॉल करणे पुरेसे नाही, तर नेटवर्क कनेक्टिव्हिटी (network connectivity) आणि हायब्रिड क्लाउड (hybrid cloud) क्षमतांमध्ये मोठे बदल करावे लागत आहेत.
तांत्रिक निष्क्रियतेची किंमत
आधुनिक तंत्रज्ञानाचा अभाव कंपन्यांच्या भांडवली कार्यक्षमतेवर (capital efficiency) सतत परिणाम करत आहे. जेव्हा इन्फ्रास्ट्रक्चरचे विविध भाग (जसे की सुरक्षा, कनेक्टिव्हिटी, डेटा आर्किटेक्चर) स्वतंत्रपणे पाहिले जातात, तेव्हा डेटा रिअल-टाइममध्ये (real-time) जमा होण्यात अडथळा येतो. यामुळेच जवळपास 40% अधिकाऱ्यांनी सांगितले की AI प्रोजेक्ट्ससाठी परवानगी मिळण्यास विलंब होत आहे. ज्या कंपन्यांनी जनरेटिव्ह AI च्या लाटेपूर्वीच आपले डेटा आर्किटेक्चर (data architectures) अद्ययावत केले होते, त्यांना आता दुप्पट नफा मिळत आहे, तर जुन्या सिस्टीम्सवर अवलंबून असलेल्या कंपन्या अजूनही जुन्या प्रणालींमध्ये सुधारणा करत आहेत.
जोखीम मूल्यांकन (Risk Assessment)
जुनी इन्फ्रास्ट्रक्चर वापरल्याने कंपन्यांना मोठ्या ऑपरेशनल धोक्यांना (operational vulnerabilities) सामोरे जावे लागते. जुन्या डेटाबेसवर (legacy databases) AI चा वापर केल्याने डेटाची अखंडता (data integrity) आणि सुरक्षेच्या नियमांचे (security compliance) पालन करणे कठीण होते. लार्ज लँग्वेज मॉडेल्ससाठी (large language models) आवश्यक असलेले ग्रॅन्युलर ऍक्सेस कंट्रोल (granular access control) या जुन्या सिस्टीम्समध्ये नसल्यामुळे, सुरक्षा व्यवस्था ही गतीमधील मुख्य अडथळा बनते. याशिवाय, जुन्या व्हेंडर्सवर (legacy vendors) अवलंबून राहिल्याने कंपन्या जास्त देखभाल खर्चाच्या करारांमध्ये (high-maintenance contracts) अडकून पडतात, ज्यामुळे त्यांना नवीन, क्लाउड-नेटिव्ह (cloud-native) सोल्युशन्सकडे जाणे शक्य होत नाही. व्हेंडर लॉक-इन (vendor lock-in) ही एक छुपी समस्या आहे, जी ताळेबंदात (balance sheets) दिसत नाही, पण नावीन्यपूर्णतेत (innovation) आणि ऑपरेशनल खर्चात (operational expenses) वाढ करते.
बाजाराचा कल आणि धोरणात्मक बदल
AI प्रयोगांच्या सुरुवातीच्या उत्साहानंतर, आता कंपन्या 'बॅकबोन' (backbone) म्हणजेच मूलभूत इन्फ्रास्ट्रक्चरवर लक्ष केंद्रित करत आहेत. आगामी काळात, कंपन्या सॉफ्टवेअर इम्प्लिमेंटेशनऐवजी (software implementation) मूलभूत इंटिग्रेशनला (foundational integration) प्राधान्य देतील, असे बाजारातील माहिती सांगते. अधिकाऱ्यांच्या लक्षात येत आहे की अडचण अल्गोरिदमची (algorithm) जटिलता नाही, तर नेटवर्कची मजबुती आणि लवचिकता आहे. ज्या कंपन्या या संरचनात्मक त्रुटी दूर करणार नाहीत, त्यांच्या AI योजना केवळ 'प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट' (proof-of-concept) अवस्थेत राहतील आणि त्या स्पर्धेत मागे पडतील.